MonadのヘッドプロジェクトaPrioriがイノベーションロードマップを発表し、Swaprオーダーフローインフラを立ち上げ

この記事を読むのに必要な時間は 8 分

1. aPrioriは、高性能チェーン向けに設計されたDEXアグリゲーター「Swapr」をリリースしました。リアルタイムの注文フロー識別、スマートウォレット分類、低遅延ルーティングにより、DeFiにかつてない実行体験をもたらすことを目指しています。 2. Swaprは、注文フロー識別・分類機能を内蔵しています。自社開発のAIモデルにより、500ミリ秒以内に取引の識別と分類を完了し、健全な注文を効率的な取引プールに振り分け、ピンチングやアービトラージなどの「有害なトラフィック」は、バッファリング能力の高いAMMにルーティングされます。 3. SwaprはaPrioriのMEVインフラストラクチャと深く統合されており、統合されたオフチェーンとオンチェーンのパス、より豊富なデータトレーニングモデル、そしてMonadの並列EVMの利点を活かし、流動性リスクをより正確に判断します。 4. Swaprの今後のアップデートには、マルチチェーンウォレットの挙動クラスタリングとデータセットの拡張、「新たな有害トラフィック」を特定するための新しい時系列モデル、そしてトランザクションのレイテンシをさらに短縮するための、より多くのMonadネイティブDEXとのモジュール統合が含まれます。 5. Swaprのチームメンバーは、Jump、Coinbase、Citadel Securities、dYdX出身です。彼らは、従来の高頻度取引の専門性とオンチェーンのネイティブテクノロジーを融合させ、DeFi向けの次世代取引プラットフォームを構築しています。

出典: aPriori

DeFi の取引体験が再定義されます。 Pantera Capital、YZi Lab、OKX Venture などのトップ機関からサポートされ、Monad アーキテクチャに基づく MEV および流動性ステーキングインフラストラクチャに注力している aPriori は、高性能チェーン向けに設計された DEX アグリゲーターである Swapr の近日中のリリースを発表しました。Swapr は、リアルタイムの注文フロー認識、スマートウォレット分類、低遅延ルーティングを通じて、DeFi に前例のない実行体験をもたらします。

Swapr誕生の裏には、明確な判断があります。高いレイテンシと不公平なソートは、依然としてDeFiが従来の金融取引のスピードに追いつくのを阻む主要な障害となっています。また、検閲対策の実行環境の欠如も、多くの従来型機関がチェーンへの資本投入を躊躇する要因となっています。

「真の金融インフラは、高速であるだけでなく、安定性と公平性も備えていなければなりません」と、aPrioriの創設者であるRay氏は述べています。「Monadのような新世代の高性能チェーンを活用して、分散化を犠牲にすることなく、取引実行基準を再構築したいと考えています。」

Swapr：アグリゲーターとしてだけでなく、注文フローのためのインテリジェントな分散システムとしても機能

Swaprの最大の特徴は、注文フローの識別と分類機能が組み込まれていることです。 Swaprは自社開発のAIモデルを活用し、500ミリ秒以内にトランザクションの識別と分類を完了し、健全で自然な「クリーンな注文」をCapricornプライベート流動性プールなどの効率的な取引プールに誘導します。一方、ピンチングやアービトラージなどの「有害なトラフィック」は、バッファリング能力の高いAMMにルーティングすることで、悪意のある流動性によるLPの侵食を防ぎます。

Swaprの注文フロー分類は、以下の要素に基づいています。

・トランザクション特性：トランザクションソース、ウォレットタイプ、取引ペアのボラティリティ、スリッページ設定など。
・ウォレットの行動履歴：アドレスの過去の取引スタイル、クロスチェーン行動、資金調達パス。
・プロトコルのカスタム設定：DEX開発者がカスタムルールにアクセスし、流動性アクセス戦略を柔軟に管理できるようにします。

つまり、Swaprはトランザクションを盲目的にブロードキャストするのではなく、トランザクションを「理解」した上で、どこで実行するかを決定します。

検証ノードと深く統合された垂直アーキテクチャ

Swapr は単なるフロントエンドツールではなく、aPriori の MEV インフラストラクチャに完全に接続されており、検証ノード、ステーキングモジュール、ブロック構築ロジックと深く統合されています。

このような設計により、3 つの主な利点がもたらされます。

· 統合されたオフチェーンとオンチェーンのパス: トランザクションは aPriori と同じチャネルを介して送信され、より速い確認とより強力な MEV 保護が得られます。
· より豊富なデータトレーニングモデル: プライベート RPC および MEV バンドルチャネルの助けを借りて、Swapr は大量の実際のトランザクション意図データを取得し、分類アルゴリズムを継続的に最適化します。
· Monad の並列 EVM の利点: トランザクション実行はもはやボトルネックではなく、Swapr はチェーンレベルのパフォーマンスと履歴動作データを使用して、流動性リスクをより正確に判断できます。

レイ氏は、「AI分類モデルの有用性を判断するには、『アルゴリズムの賢さ』ではなく、ユーザーが当社のプラットフォームで他のプラットフォームよりも良い価格を得られるかどうかを確認することが重要です。これが最も難しい指標です。」と強調しました。